中京 10R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

10R 中京競馬場　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プールナバドラ推奨	団野	実18.6	B△ A△勝率7% EV+32% 詳細▼	市場が大きく過小評価、AI予想勝率11% × オッズ18.6倍で期待値+111%の有力候補（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/09 3京都56R 16着/16頭+2.9秒 11/29 5東京79R 12着/12頭+6.6秒 11/08 5東京14R 1着/14頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +111% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 5.4%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 7.1% / 期待値 +33% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ラヴネヴァーダイズ	松山	実2.6	B◎ A×勝率11% EV-70% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／141日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神92R 1着/13頭勝利 02/22 1阪神22R 2着/16頭+0.7秒 01/24 1京都82R 4着/14頭+0.5秒 01/12 1京都51R 2着/16頭+0.2秒 10/25 3京都81R 11着/14頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 21.1% (オッズ暗示: 38.5%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 11.4% / 期待値 -70% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	メイプルギャング	△柴田裕	実99.4	B▽ A▽勝率4% EV+322% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟712R 5着/15頭+0.5秒 03/22 1中京412R 8着/16頭+1.1秒 12/07 5中京26R 11着/16頭+1.4秒 11/16 4京都46R 10着/16頭+1.5秒 10/26 4新潟412R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 4.2% / 期待値 +322% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ワイルドブッター	高倉	実155.4	B× A▽勝率4% EV+501% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 7着/15頭+0.6秒 05/02 1新潟112R 15着/16頭+2.3秒 01/25 1京都96R 14着/15頭+1.8秒 01/10 1京都312R 12着/18頭+1.5秒 10/13 3京都512R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -66% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 3.9% / 期待値 +502% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	スレッドザニードル	国分恭	実66.0	B▽ A▽勝率4% EV+196% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（266日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都46R 5着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 4着/16頭+1.8秒 08/16 3中京79R 12着/16頭+2.5秒 05/10 2京都56R 12着/16頭+1.4秒 04/13 2阪神63R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 266日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 4.5% / 期待値 +196% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	リードプリンシパル	▲川端	実179.2	B× A▽勝率4% EV+587% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 8着/15頭+1.1秒 04/18 1福島37R 6着/15頭+0.8秒 02/14 2京都512R 10着/15頭+1.2秒 01/25 1京都96R 8着/15頭+1.1秒 09/14 4阪神412R 16着/16頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.2% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 3.8% / 期待値 +588% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	シュネーグロッケン	亀田	実55.0	B▽ A▽勝率5% EV+148% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟212R 8着/15頭+0.7秒 04/04 2阪神36R 7着/16頭+1.0秒 01/31 2京都18R 10着/10頭+3.5秒 12/20 5阪神57R 12着/16頭+2.0秒 10/25 4新潟38R 11着/14頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -1% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 1.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 4.5% / 期待値 +148% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ナウオアネヴァー	小崎	実17.4	B▽ A▽勝率6% EV+10% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 3着/9頭+0.5秒 05/02 2東京33R 5着/9頭+1.0秒 03/21 1中京31R 2着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神32R 5着/14頭+1.1秒 02/14 2京都54R 8着/16頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 5.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.3% / 期待値 +10% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ガビーズブラザー	秋山稔	実25.2	B▽ A▽勝率5% EV+34% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 15着/16頭+3.1秒 08/02 3中京310R 9着/13頭+1.5秒 05/04 2東京46R 10着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神73R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神14R 2着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 2.5% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 5.3% / 期待値 +34% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	グランデスフィーダ	松若	実5.8	B▲ A△勝率9% EV-48% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（430日ぶりの実戦）
前5走 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 430日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 17.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 8.8% / 期待値 -49% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	アメリカンビヨンド	西塚	実6.9	B○ A○勝率10% EV-34% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神58R 7着/16頭+0.8秒 02/14 2京都57R 12着/15頭+3.1秒 12/07 5中京26R 8着/16頭+0.8秒 10/05 3京都26R 10着/14頭+1.4秒 08/09 3中京510R 6着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 14.5%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 9.5% / 期待値 -34% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	アイファーモービル	藤懸	実24.9	B▽ A▽勝率5% EV+27% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（155日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 9着/16頭+0.9秒 02/15 1小倉83R 5着/14頭+1.9秒 01/25 1小倉23R 2着/14頭+0.3秒 12/03 園田10R 1着/12頭勝利 11/04 園田9R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 4.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 5.1% / 期待値 +27% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	ヴォンドゥ	▲森田	実7.1	B△ A▲勝率9% EV-37% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神86R 4着/15頭+0.3秒 03/22 1阪神103R 1着/13頭勝利 01/31 1小倉31R 9着/14頭+1.2秒 01/12 1中山55R 2着/16頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 112日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.6% (オッズ暗示: 14.1%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 8.9% / 期待値 -37% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	リーグナイト	幸	実7.2	B△ A△勝率8% EV-44% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／203日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都74R 8着/10頭+0.4秒 01/04 1京都11R 1着/16頭勝利 10/18 3京都61R 5着/9頭+0.6秒 10/04 3京都13R 2着/16頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 203日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -18% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 13.9%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 7.8% / 期待値 -44% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	サヨノパララックス	川須	実58.9	B× A▽勝率4% EV+157% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 10着/15頭+0.9秒 03/22 1阪神105R 5着/11頭+0.4秒 02/07 2京都36R 11着/12頭+2.1秒 01/11 1京都45R 10着/10頭+2.5秒 10/05 3京都21R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -55% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 4.4% / 期待値 +158% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	シンギタイ	田口	実57.6	B▽ A▽勝率4% EV+154% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／354日ぶりの実戦）
前5走 08/20 名古屋10R 1着/12頭勝利 06/07 3阪神14R 7着/16頭+1.5秒 03/01 1阪神12R 3着/16頭+0.2秒 02/15 1京都51R 3着/16頭+0.6秒 11/16 6京都51R 6着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 354日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -38% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.7%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 4.4% / 期待値 +154% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ×

ラヴネヴァーダイズ

騎手松山

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-45%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○11アメリカンビヨンド

6.9倍

EV +21%

▲A:△10グランデスフィーダ

5.8倍

EV -32%

出走馬全16頭

◎A:×2

ラヴネヴァーダイズ

松山

2.6倍

-45%

›

○A:○11

アメリカンビヨンド

西塚

6.9倍

+21%

›

▲A:△10

グランデスフィーダ

松若

5.8倍

-32%

›

△A:▲13

ヴォンドゥ

▲森田

7.1倍

-17%

›

△A:△14

リーグナイト

幸

7.2倍

-18%

›

△A:△1

プールナバドラ

団野

18.6倍

+111%

›

▽A:▽8

ナウオアネヴァー

小崎

17.4倍

-27%

›

▽A:▽12

アイファーモービル

藤懸

24.9倍

-29%

›

▽A:▽9

ガビーズブラザー

秋山稔

25.2倍

-37%

›

▽A:▽7

シュネーグロッケン

亀田

55.0倍

›

▽A:▽16

シンギタイ

田口

57.6倍

-37%

›

▽A:▽5

スレッドザニードル

国分恭

66.0倍

-28%

›

×A:▽15

サヨノパララックス

川須

58.9倍

-55%

›

▽A:▽3

メイプルギャング

△柴田裕

99.4倍

-24%

›

×A:▽4

ワイルドブッター

高倉

155.4倍

-66%

›

×A:▽6

リードプリンシパル

▲川端

179.2倍

-71%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 プールナバドラ実18.6倍期待値 +111% 推奨 10.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

10R 中京競馬場　発走 17:30

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	プールナバドラ推奨	団野	実18.6	△詳細▼	オッズに対しAI予想勝率がやや高め、期待値+32%の妙味（直近3走勝率33%と上り調子）
前5走 05/09 3京都56R 16着/16頭+2.9秒 11/29 5東京79R 12着/12頭+6.6秒 11/08 5東京14R 1着/14頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ▽ 前走実績前走 16着 (大敗) △ ローテーション 92日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +32% (妙味あり) AI 予想勝率 7.1% (オッズ暗示: 5.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ラヴネヴァーダイズ	松山	実2.6	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／141日ぶりの実戦）
前5走 03/21 1阪神92R 1着/13頭勝利 02/22 1阪神22R 2着/16頭+0.7秒 01/24 1京都82R 4着/14頭+0.5秒 01/12 1京都51R 2着/16頭+0.2秒 10/25 3京都81R 11着/14頭+2.3秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 141日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -70% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 11.4% (オッズ暗示: 38.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	メイプルギャング	△柴田裕	実99.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場5走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.0着と低調／78日ぶりの実戦）
前5走 05/23 1新潟712R 5着/15頭+0.5秒 03/22 1中京412R 8着/16頭+1.1秒 12/07 5中京26R 11着/16頭+1.4秒 11/16 4京都46R 10着/16頭+1.5秒 10/26 4新潟412R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) × 当競馬場適性 5走で勝率 0% (苦戦) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +322% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.2% (オッズ暗示: 1.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ワイルドブッター	高倉	実155.4	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調／85日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都76R 7着/15頭+0.6秒 05/02 1新潟112R 15着/16頭+2.3秒 01/25 1京都96R 14着/15頭+1.8秒 01/10 1京都312R 12着/18頭+1.5秒 10/13 3京都512R 7着/16頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +501% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.9% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	スレッドザニードル	国分恭	実66.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（266日ぶりの実戦）
前5走 11/16 4京都46R 5着/16頭+0.9秒 09/14 4阪神412R 4着/16頭+1.8秒 08/16 3中京79R 12着/16頭+2.5秒 05/10 2京都56R 12着/16頭+1.4秒 04/13 2阪神63R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 266日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +196% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	リードプリンシパル	▲川端	実179.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.0着と低調／91日ぶりの実戦）
前5走 05/10 1新潟47R 8着/15頭+1.1秒 04/18 1福島37R 6着/15頭+0.8秒 02/14 2京都512R 10着/15頭+1.2秒 01/25 1京都96R 8着/15頭+1.1秒 09/14 4阪神412R 16着/16頭+3.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 91日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +587% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	シュネーグロッケン	亀田	実55.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／直近3走平均8.3着と低調／98日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟212R 8着/15頭+0.7秒 04/04 2阪神36R 7着/16頭+1.0秒 01/31 2京都18R 10着/10頭+3.5秒 12/20 5阪神57R 12着/16頭+2.0秒 10/25 4新潟38R 11着/14頭+2.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.3着 (不振) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +148% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.5% (オッズ暗示: 1.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ナウオアネヴァー	小崎	実17.4	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着／84日ぶりの実戦）
前5走 05/17 1新潟62R 3着/9頭+0.5秒 05/02 2東京33R 5着/9頭+1.0秒 03/21 1中京31R 2着/13頭+0.1秒 02/28 1阪神32R 5着/14頭+1.1秒 02/14 2京都54R 8着/16頭+2.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +10% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.3% (オッズ暗示: 5.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ガビーズブラザー	秋山稔	実25.2	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均11.3着と低調／127日ぶりの実戦）
前5走 04/04 2阪神36R 15着/16頭+3.1秒 08/02 3中京310R 9着/13頭+1.5秒 05/04 2東京46R 10着/16頭+1.3秒 03/22 1阪神73R 1着/16頭勝利 03/01 1阪神14R 2着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ ローテーション 127日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +34% (妙味あり) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	グランデスフィーダ	松若	実5.8	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（430日ぶりの実戦）
前5走 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒 06/05 名古屋10R 5着/12頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ 当競馬場適性 60走で勝率 20% (相性良) △ ローテーション 430日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -49% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 17.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	アメリカンビヨンド	西塚	実6.9	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均9.0着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神58R 7着/16頭+0.8秒 02/14 2京都57R 12着/15頭+3.1秒 12/07 5中京26R 8着/16頭+0.8秒 10/05 3京都26R 10着/14頭+1.4秒 08/09 3中京510R 6着/14頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ ローテーション 120日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -34% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 14.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	アイファーモービル	藤懸	実24.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（155日ぶりの実戦）
前5走 03/07 1阪神512R 9着/16頭+0.9秒 02/15 1小倉83R 5着/14頭+1.9秒 01/25 1小倉23R 2着/14頭+0.3秒 12/03 園田10R 1着/12頭勝利 11/04 園田9R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 155日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +27% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 5.1% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	ヴォンドゥ	▲森田	実7.1	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／112日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神86R 4着/15頭+0.3秒 03/22 1阪神103R 1着/13頭勝利 01/31 1小倉31R 9着/14頭+1.2秒 01/12 1中山55R 2着/16頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 8.9% (オッズ暗示: 14.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	リーグナイト	幸	実7.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率33%と好調／203日ぶりの実戦）
前5走 01/18 1京都74R 8着/10頭+0.4秒 01/04 1京都11R 1着/16頭勝利 10/18 3京都61R 5着/9頭+0.6秒 10/04 3京都13R 2着/16頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) △ ローテーション 203日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 7.8% (オッズ暗示: 13.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	サヨノパララックス	川須	実58.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／120日ぶりの実戦）
前5走 04/11 2阪神56R 10着/15頭+0.9秒 03/22 1阪神105R 5着/11頭+0.4秒 02/07 2京都36R 11着/12頭+2.1秒 01/11 1京都45R 10着/10頭+2.5秒 10/05 3京都21R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 120日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +157% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	シンギタイ	田口	実57.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／354日ぶりの実戦）
前5走 08/20 名古屋10R 1着/12頭勝利 06/07 3阪神14R 7着/16頭+1.5秒 03/01 1阪神12R 3着/16頭+0.2秒 02/15 1京都51R 3着/16頭+0.6秒 11/16 6京都51R 6着/16頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 354日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +154% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.4% (オッズ暗示: 1.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ラヴネヴァーダイズ

騎手松山

単勝オッズ

2.6倍

AI期待値

-70%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○11アメリカンビヨンド

6.9倍

EV -34%

▲13ヴォンドゥ

7.1倍

EV -37%

出走馬全16頭

×2

ラヴネヴァーダイズ

松山

2.6倍

-70%

›

○11

アメリカンビヨンド

西塚

6.9倍

-34%

›

▲13

ヴォンドゥ

▲森田

7.1倍

-37%

›

△10

グランデスフィーダ

松若

5.8倍

-48%

›

△14

リーグナイト

幸

7.2倍

-44%

›

△1

プールナバドラ

団野

18.6倍

+32%

›

▽8

ナウオアネヴァー

小崎

17.4倍

+10%

›

▽9

ガビーズブラザー

秋山稔

25.2倍

+34%

›

▽12

アイファーモービル

藤懸

24.9倍

+27%

›

▽7

シュネーグロッケン

亀田

55.0倍

+148%

›

▽5

スレッドザニードル

国分恭

66.0倍

+196%

›

▽16

シンギタイ

田口

57.6倍

+154%

›

▽15

サヨノパララックス

川須

58.9倍

+157%

›

▽3

メイプルギャング

△柴田裕

99.4倍

+322%

›

▽4

ワイルドブッター

高倉

155.4倍

+501%

›

▽6

リードプリンシパル

▲川端

179.2倍

+587%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

A. 現行モデル (binary)

見送り

B. 新モデル (rank最適化 + leak-free + 確率校正)

単勝 1 プールナバドラ実18.6倍期待値 +33% 推奨 14.0〜30.0倍 ¥300 ❌不的中

※ オッズは予測時点の値です。

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